מערכת בינה מלאכותית חדשה וייחודית, שהחלה לפעול בחצי השנה האחרונה בבית החולים רמב"ם, מנתחת בזמן אמת את כלל נתוני החולים במיון, מציעה אבחון וטיפול, ומאתרת מקרים מורכבים ויוצאי דופן בתוך שניות. "זאת מערכת ה-AI הראשונה שמעורבת בצמתי קבלת החלטות חשובים מאוד במיון", אומר פרופ' שחר שלי, מנהל מחלקת נוירולוגיה ברמב"ם וראש המעבדה לבינה מלאכותית בפקולטה לרפואה בטכניון, ומי שיזם ופיתח את המערכת. "כבר הצלחנו לקצר בשעה את הזמן לאשפוז וב-25 דקות את זמן הייעוצים של רופאים מומחים בחדרי מיון ומיון ילדים. אנחנו מאמינים שבעתיד הקרוב זמני ההמתנה יתקצרו משמעותית. כבר כעת התוצאות הדהימו אותנו".
גלריה
"המערכת מקפיצה למחשבי הרופאים התרעות על חולים ספציפיים שמצבם עלול להידרדר בתוך זמן קצר"
(צילום: shutterstock)
בשנים האחרונות הבינה המלאכותית הולכת ותופסת מקום גם במערכת הבריאות. בתי חולים וקופות חולים מפתחים ומטמיעים מערכות AI שמנתחות מידע רפואי, תומכות בקבלת החלטות קליניות ומסייעות לרופאים בטיפול במטופלים. זאת לצד החשש הקיים במערכת הבריאות מפני שימוש עצמאי של רופאים בכלי בינה מלאכותית חיצוניים, כגון ChatGPT או Gemini ו-Claude.
"שקד", המערכת החדשה ברמב"ם, מסייעת לרופאים ולצוותים הרפואיים ומשנה את תהליכי קבלת ההחלטות במיון, החל משלב הקבלה, האבחון והטיפול ועד להחלטה לאשפז או לשחרר את החולה. פרופ' שלי מסביר כי היא מתכללת את ההיסטוריה הרפואית, משווה למקרים דומים, מקבלת ומנתחת תוצאות מעבדה ונותנת תיעדוף לבדיקות הדמיה, כמו CT, בזמן אמת, לכלל החולים השוהים במיון. "המערכת מקפיצה למחשבי הרופאים התרעות על חולים ספציפיים שמצבם עלול להידרדר בתוך זמן קצר, גם אם המדדים הקליניים שלהם נראו סבירים בעת הטריאז' (בדיקה ראשונית במיון)", הוא אומר.
זו דלקת חניכיים ולא שבץ מוחי
פרופ' שלי מתאר כיצד לאחרונה אבחנה המערכת דלקת בחניכיים, במקרה שעל פניו היה נראה כמו שבץ מוחי. "הגיעה אלינו אישה צעירה עם תסמינים נוירולוגיים המאפיינים שבץ מוחי, במצב של שיתוק חצי פנים שהתרחש בתוך זמן קצר מאוד", הוא מספר. "בשל החשד לשבץ מוחי עמדנו להפעיל פרוטוקול שבץ הכולל צורך דחוף ב-CT. למרות שגם החולה עצמה וגם הרופא לא קישרו, המערכת התריעה שהחולה עברה שבועיים קודם לכן טיפול שיניים מורכב שעלול להסתבך ולייצר דלקת מקומית בלסת, ולגרום ללחץ על עצב הפנים. רופא פה ולסת נקרא למיון, והתברר שאכן מדובר בדלקת חריפה בחניכיים ולא בשבץ מוחי".
חדר המיון בבית החולים רמב"ם. ארכיון
(צילום: אלעד גרשגורן)
מקרה נוסף ורגיש במיוחד אירע במיון ילדים, לאחר שתינוקת בת ארבעה חודשים הגיעה למיון עם שבר בירך. "ההורים סיפרו על אפשרות שילדם בן השלוש 'נפל עליה', אך המערכת שלפה מתוך ההיסטוריה הרפואית ביקור במיון חודש לפני כן, עם חבלה", מספרת ד"ר עידית פסטרנק, מנהלת מיון ילדים בבית החולים רות לילדים ברמב"ם. "ניתוח המקרה ושילוב בין השבר הנוכחי לחבלה הקודמת העלה חשד מיידי להתעללות בילדים. ללא הבינה המלאכותית ודאי הייתה מתקיימת התייעצות עם מומחה והתייעצות של כל הצוות, אך במקרה זה מערכת שקד הרימה 'דגל אדום' על חבלה אופיינית להתעללות. בשל חשד אמיתי לחיי התינוקת, הרופאים דיווחו ללא דיחוי נוסף לגורמים המתאימים".
פרופ' שחר שלי: "מערכת שקד הרימה 'דגל אדום' על חבלה אופיינית להתעללות. בשל חשד אמיתי לחיי התינוקת, הרופאים דיווחו ללא דיחוי נוסף לגורמים המתאימים"
מקרה נוסף נגע לנער בן 13 שהתלונן על כאבי שרירים. לדברי ד"ר פסטרנק, המערכת ניתחה את בדיקות הדם והקפיצה התרעה לרופאים, שהציעה כי מדובר בהיפוקלמיה חמורה בשילוב חמצת מטבולית - תופעה נדירה ומסכנת חיים הנובעת ממחסור חמור באשלגן. "ללא טיפול מיידי עלול להתפתח בתוך זמן קצר כשל לבבי ונשימתי חריף, עד כדי דום לב ומוות. המערכת חסכה זמן יקר, והרופאים אימתו מיד את האבחון והחלו בטיפול מציל חיים", אומרת ד"ר פסטרנק.
"תורים במיון יהיו נחלת העבר"
לדברי פרופ' שלי, אחד הגורמים המשפיעים על הארכת זמן השהייה במיון הוא ההמתנה להדמיה. "המתנה זו, לעיתים של שעות רבות, מהווה סיכון בפני עצמה. המערכת משקללת את התסמינים ואת הרקע הרפואי של החולה, את המדדים הקליניים ואת תוצאות המעבדה הנוכחיים שלו, משווה לספרות הרפואית הקיימת, ועל סמך כל אלה ממליצה לאיזה חולה לבצע הדמיה, אם בכלל, ואילו חולים במיון הם המקרים הדחופים ביותר. הרופאים בוחנים כל המלצה ומקבלים את ההחלטה הסופית".
פרופ' שחר שליצילום: פרטיהוא מוסיף כי "המערכת מאתרת 'נורות אדומות' ספציפיות של מצבים כמו דימום פנימי, שבץ מוחי, תסחיף ריאתי ועוד. מקרה כזה יוצג בראש הרשימה עם סימון דחוף ונחוץ לביצוע מיידי". לדבריו, בעתיד הקרוב המערכת צפויה לסייע גם בכתיבת סיכום הממצאים על בסיס פענוח ההדמיות.
"המערכת יודעת לרענן את המידע הרפואי בזמן אמת, ומשתנה בהתאם לכל תוצאה שמגיעה"
(צילום: shutterstock)
כלי נוסף ששולב בתוך המערכת הוא צ'אט, כך שבמקום שרופא ייכנס לעשרות ביקורים קודמים של החולה לאיתור מידע ספציפי בכל תיק, הצ'אט מאפשר לרופא לשאול שאלות על התיק הרפואי וההיסטוריה הרפואית של החולה, על בסיס מאגרי מידע שנבנו במשך עשרות שנים. "ה-AI שלנו לא צריך לצאת החוצה לצורך כריית מידע, אלא מתבסס על מאגרי מידע רפואיים עדכניים ביותר. מדובר בהתייעלות של זמן ודיוק בעבודת הצוותים", אומר פרופ' שלי.
הוא מציין כי "מאז שהתחלנו להפעיל את ה-AI 'כיועץ שקט ברקע', אנחנו חוסכים מהחולים בדיקות CT מיותרות או מאתרים חולים שזקוקים לאשפוז מהר יותר. המערכת יודעת לרענן את המידע הרפואי בזמן אמת, ומשתנה בהתאם לכל תוצאה שמגיעה. הדינמיות הזו היא ראשונה מסוגה".
ד"ר מיכל מקל, מנהלת רמב"םצילום: הקריה הרפואית רמב"םפיתוח המערכת התאפשר הודות להירתמות הנהלת בית החולים, ועבודת צוות של ד"ר פסטרנק, ד"ר אלכסנדר סטריז'בסקי - מנהל המיון, הצוותים הסיעודיים, ועבודת אפיון וביצוע של חטיבת הדיגיטל וטכנולוגיות המידע של רמב"ם בראשות הגר טראו, עם צוות הפיתוח של בית החולים - עדי אחיטוב וקרן מירון.
ד"ר מיכל מקל, מנהלת בית החולים, סיכמה: "רמב"ם מעמיד את נושא החדשנות בכלל, ופיתוח מערכת AI בפרט, בסדר עדיפות גבוה. אנחנו מקצים משאבים רבים כדי להנגיש לחולים שלנו את הטיפול הטוב ביותר והמתקדם ביותר בעולם. אנחנו נכנסים לעידן חדש ברפואה. אנחנו מאמינים שבתוך זמן קצר 'תורים במיון' יהיו נחלת העבר, ופנינו לעתיד של רפואה מדויקת ומהירה, המצמצמת הטיות קוגניטיביות, שבה הטכנולוגיה משמשת רשת ביטחון דיגיטלית מצילת חיים, תומכת ברופאים בקבלת ההחלטות, ומפנה אותם למה שחשוב באמת: הקשר האנושי עם המטופל".
